一、为什么需要有同步呢？
同步机制是用来维护游戏的一致性，通俗的说就是虚拟世界中的事实；比如在CF中，大家的PING都很高，A和B两个玩家同时发现了对方，并向对方开火，如果没有很好的同步机制，那么A玩家的显示B还没有开枪就被击中，而B的屏幕上显示玩家A还没有开枪就被杀死，这就出现了不一致的问题，那么这个游戏就没法正常玩了。
延迟是造成不一致问题的主要原因。如果延迟都为0，那么也就不存在不一致的问题了，就像在真实世界中一样。而同步机制除了基本的通信作用外，最重要的任务就是解决不一致问题。为了保证游戏的一致性，根据游戏类型、技术条件的不同，选择的同步方式也会不同。
二、同步方式的基本思路
其实最容易实现同步的游戏应该就是回合制游戏了；同步机制还是采用了回合的思想，像目前的即时游戏，其实也是由许多时间跨度非常短的回合(turn)组成的，由于人眼的记忆时间是0.1秒，在回合跨度小于这个时间的游戏里，玩家是感受不到有回合的感觉的。
机器人步态分为静态步行和动态步行。当机器人做静态步行运动时，身体的各个部分运动速度很小，机器人的整体稳定性较易控制。静态步行稳定性采用机器人的重心地面投影点(Center of Gravity，简称CoG)作为稳定性标准，这种判定方法适用于运动较为缓慢的情况。
一：什么是ANR
如果应用程序不能响应用户的输入了，那么就可以说应用ANR了。
如果需要运行一个耗时较长的操作的时候，不要把这个任务放在UI线程上运行，而是单独创建一个线程运行那些操作。
以下情况会出现ANR提示对话框：
(1). 5秒内对一个输入动作没有反应。
(2). 一个BroadcastReceiver在10秒内没有完成运行。
二：如何避免ANR
在activity的关键的生命周期方法： onCreate 和 onResume方法上尽可能处理越少越好的事情。
下面列举的操作都是长时间运行的：网络工作、数据库操作、精确的计算，例如重新定制图片（应该在单独的工作线程中）、或者通过异步请求操作数据库的情况下。
1、从现实到增强现实
增强现实（Augmented Reality，简称AR）和虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）概念的出现已经有几十年的历史了，然而VR/AR大量出现在科技媒体上吸引各方眼球也就是最近的事情。在本节中我们简单介绍一下这两个概念以及它们的历史，同时澄清一下它们的区别。
首先，让我们来想一想：什么是现实？很哲学很深邃的问题，古希腊思想家柏拉图说过，哦，扯远了，回到大家赖以养家糊口的计算机世界，沿用俗语我们定义现实为：“眼见为实”。再具体地说，我们关心的现实就是以影像的方式呈现给人类视觉系统的对于真实世界的感知信息。简单的说，就是真实世界的影像。
1、郭盛华
2、拉斐尔格雷
（一）自动驾驶技术分级
自动驾驶技术分为多个等级，目前国内外产业界采用较多的为美国汽车工程师协会（SAE）和美国高速公路安全管理局（NHTSA）推出的分类标准。按照SAE的标准，自动驾驶汽车视智能化、自动化程度水平分为6个等级：无自动化（L0）、驾驶支援（L1）、部分自动化（L2）、有条件自动化(L3)、高度自动化(L4)和完全自动化（L5）。两种不同分类标准的主要区别在于完全自动驾驶场景下，SAE更加细分了自动驾驶系统作用范围。
详细标准见下图：
（二）自动驾驶技术路线
在自动驾驶技术方面，有两条不同的发展路线：
Action示例：
1、移动动作
cc.MoveBy:create(time, posX, posY) 在time时间内，相对当前位置基础上移动x，y个单位。
cc.MoveTo:create(time, posX, posY) 在time时间内，移动到cc.p(posX, posY)位置。
2、缩放动作
cc.ScaleBy:create(time, scaleX, scaleY) 在time时间内，相对当前大小缩放scale(scaleX, scaleY)个单位
cc.ScaleTo:create(time, scaleX, scaleY) 在time时间内，缩放到scale(scaleX, scaleY)大小
3、斜歪动作 (skew 和 rotate 的区别是一个是压缩倾斜旋转（形状会变）， 一个是正常旋转（形状不变）)
cc.SkewTo:create(time, angleX, angleY) 在time时间内，压缩倾斜至angleX, angleY角度 （形状会变）
卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。
本文从宏观上介绍IoT的通信架构，让大家都日渐频繁的物联网设备工作原理有一个初步的理解，主要分为了直连、网关、云三种模式。
1. 直连模式（direct integration pattern）
通常我们使用的小米手环等物联网设备，和手机就是直连模式，但其使用的是蓝牙，并不能提供通用的接口来访问；解决这一问题的方法是使用已经成熟多年的Web技术，所以也有人提出了Web of Things的概念。
如果设备支持HTTP和TCP/IP，并且能够直接连接互联网，比如使用Wi-Fi，那么可以使用这种直连模式。通常设备需要较为强大的处理能力，并且有持续的电源，比如智能家居等。要通过Web直接控制设备，其自身需要实现类似下图的功能，从硬件控制、RESTFUL API的设计到HTTP服务器的实现。
人脸识别关键问题研究
a) 人脸识别中的光照问题
光照变化是影响人脸识别性能的最关键因素，对该问题的解决程度关系着人脸识别实用化进程的成败。研究思路是将在对其进行系统分析的基础上，考虑对其进行量化研究的可能性，其中包括对光照强度和方向的量化、对人脸反射属性的量化、面部阴影和照度分析等等。在此基础上，考虑建立描述这些因素的数学模型，以便利用这些光照模型，在人脸图像预处理或者归一化阶段尽可能的补偿乃至消除其对识别性能的影响。重点研究如何在从人脸图像中将固有的人脸属性（反射率属性、3D表面形状属性）和光源、遮挡及高光等非人脸固有属性分离开来。基于统计视觉模型的反射率属性估计、3D表面形状估计、光照模式估计，以及任意光照图像生成算法是目前的主要研究内容。
具体考虑两种不同的解决思路：
1、 利用光照模式参数空间估计光照模式，然后进行针对性的光照补偿，以便消除非均匀正面光照造成的阴影、高光等影响；